自适应融合层级特征的混合退化图像复原算法

多种退化类型混合的图像比单一类型的退化图像降质更严重,很难建立精确模型对其复原,研究端到端的神经网络算法是复原的关键.现有的基于操作选择注意力网络的算法(operation-wiseattentionnetwork,OWAN)虽然有一定的性能提升,但是其网络过于复杂,运行较慢,复原图像缺乏高频细节,整体效果也有提升的空间.针对这些问题,提出一种基于层级特征融合的自适应复原算法.该算法直接融合不同感受野分支的特征,增强复原图像的结构;用注意力机制对不同层级的特征进行动态融合,增加模型的自适应性,降低了模型冗余;另外,结合L1损失和感知损失,增强了复原图像的视觉感知效果.在DIV2K,BSD500等数据集上的实验结果表明,该算法无论是在峰值信噪比和结构相似性上的定量分析,还是在主观视觉质量方面,均优于OWAN算法,充分证明了该算法的有效性.     

昆明市生态用地信息提取技术比较研究

以Landsat8影像为数据源,采用最大似然法、CART决策树分类法对昆明市生态用地信息进行提取。比较两种分类方法对不同生态用地信息提取的分类精度,结果表明:(1) CART决策树方法更适宜于耕地、未利用地、建设用地信息提取,且总体分类精度高于最大似然法;(2)从地类的空间分布情况上看,CART决策树分类图像的结果多为面状,最大似然法分类结果地物分布细碎。总体来说不同信息提取方法具有各自的优势,在具体应用中,可根据目标地类的波谱特性,选择适宜的信息提取方法。     

云南卡房尾矿库固结试验与机理研究

随着国内矿山的开采规模不断扩大,尾矿库的安全问题越来越受到关注,而尾矿颗粒的固结程度又直接影响着尾矿坝体的稳定性,所以对其进行研究十分必要。以云南卡房尾矿库为例,通过室内试验模拟该尾矿库中尾粉砂及尾粉土的淋滤固结过程,分析了固结方式、淋滤方式、淋滤次数对砂土体固结程度的影响。试验结果表明:尾矿液淋滤后的砂土体的沉降量及力学指标比清水淋滤后的砂土体高,固结程度更强;随着单次淋滤时间和总淋滤次数的增加,砂土体的沉降量会逐渐增大,但沉降速率会逐渐降低并最终趋于稳定。通过对尾矿颗粒微观结构的观测和对水化学场的变异分析,推演了卡房尾矿库的化学固结过程。通过对卡房尾矿多种固结作用机理进行综合分析得出:卡房尾矿库存在自重固结、淋滤固结、化学固结等多种固结形式,尾矿砂土的沉降及力学指标的提高是3种形式共同作用的结果,淋滤及化学固结作用往往发生在饱和—非饱和状态交替的区域,无交替状态的区域则由自重固结主导;淋滤固结对于浅部尾矿影响较大,化学固结对深部尾矿影响大。上述分析对于尾矿颗粒固结特性的理论研究及实践应用有一定的借鉴意义。     

APP软件性能效率研究

性能效率是APP软件的重要质量属性，但目前缺乏APP软件性能效率的通用模型。分析了APP软件的性能特征，基于ISO/IEC 25010标准提出了APP软件的性能效率模型，定义了APP软件性能效率的子特性和度量指标。基于提出的APP软件性能效率模型，通过实验对APP软件的性能效率进行了度量及相关分析。     

一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法

双语词嵌入通常采用从源语言空间到目标语言空间映射,通过源语言映射嵌入到目标语言空间的最小距离线性变换实现跨语言词嵌入。然而大型的平行语料难以获得,词嵌入的准确率难以提高。针对语料数量不对等、双语语料稀缺情况下的跨语言词嵌入问题,该文提出一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法,首先对单语词向量进行归一化,对小字典词对正交最优线性变换求得梯度下降初始值,然后通过对大型源语言(英语)语料进行聚类,借助小字典找到与每一聚类簇相对应的源语言词,取聚类得到的每一簇词向量均值和源语言与目标语言对应的词向量均值,建立新的双语词向量对应关系,将新建立的双语词向量扩展到小字典中,使得小字典得以泛化和扩展。最后,利用泛化扩展后的字典对跨语言词嵌入映射模型进行梯度下降求得最优值。在英语—意大利语、德语和芬兰语上进行了实验验证,实验结果证明该文方法可以在跨语言词嵌入中减少梯度下降迭代次数,减少训练时间,同时在跨语言词嵌入上表现出较好的正确率。     

云计算环境下多源遥感数据挖掘系统构建

针对多源遥感数据未被充分利用及数据处理效率较低的问题,结合三层四类模式的云计算服务级别系统,以云计算服务形式为前提,创建了多来源数据挖掘体系。首先阐述了多源遥感数据挖掘的技术流程;其次将云计算服务层次体系引入到系统构建中,设计了云计算环境下的多源遥感数据挖掘系统框架;最后详细介绍了该系统的主要特色功能,为进一步研究多源遥感数据挖掘系统奠定了基础。     

Ni-P/HZSM-5催化木质素降解制备酚类化学品

采用Ni-P复合改性HZSM-5催化剂催化木质素降解制备高附加值的单酚类化学品，探讨了催化剂种类、金属负载量、反应温度、反应时间以及溶剂种类对木质素催化降解制备酚类化合物的影响。同时采用X射线衍射仪（XRD）、比表面积和孔径分析仪（BET）、化学吸附仪（NH₃-TPD）、热重分析仪（TG）以及气相色谱质谱联用仪（GC/MS）对催化剂以及液相产物进行分析表征，同时探讨其催化失活以及再生机制。结果表明：Ni、P高度分散在HZSM-5催化剂的表面，Ni的添加有效地弱化了C－C键，致使β-O-4和α-O-4发生断裂，有效地提高了木质素加氢解聚的活性，减少了焦炭的生成，但催化剂的再生水热稳定性较差，重复使用性较低。当采用甲醇为供氢试剂，在反应温度为220℃，氢气压力为2MPa，反应时间为8h，催化剂负载量为10%，NaOH为共催化剂时，其木质素的转化率为98.6%，酚类化合物的含量达到74.97%。产物以苯酚、愈创木酚和紫丁香酚为主，低温促进了紫丁香酚的产生。